METODO SIMPLEX ALGORITMO

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INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

EVALUACIÓN A DISTANCIA

ESTUDIANTE:

YESSICA ROXANA LÓPEZ CASTRO

CÓDIGO

2244434

DOCENTE

CARLOS ANDRÉS RUBIO CARDENAS

UNIVERSIDAD SANTO TOMÁS

VICERRECTORÍA DE UNIVERSIDAD ABIERTA Y A DISTANCIA

CENTRO DE ATENCIÓN UNIVERSITARIO BARRANQUILLA

(BARRANQUILLA) abril 2020

Contenido

1.        Introducción        3

Objetivos        4

Objetivos generales        4

Objetivos especificos        4

Ejercicios resueltos de programación lineal mediante Lindo.        5

Ejercicio 1.        5

Ejercicio 2        6

Ejercicio 3        8

Ejercicio 4        10

Ejercicio resuelto mediante metodo SIMPLEX.        12

Ejercicio 1.        12

1. Introducción

La investigación de operaciones es una disciplina que se encarga de la aplicación de métodos analíticos para ayudar a tomar mejores decisiones dentro de los procesos; el propósito al ser estudiada es preparar a los profesionales para que tengan a capacidad de tomar la decisión correcta y que le permita alcanzar los objetivos propuestos.

Siendo la investigación de operaciones un método analítico, su principal elemento es el matemático, este brinda herramientas que relacionado con las abstracciones de la realidad se obtengan resultados que permita un resultado satisfactorio dentro del proceso que se pretende mejorar.

La programación lineal es una de las técnicas más utilizadas dentro de la investigación de operaciones, y esta consiste en formular problemas a términos matemáticos que conducen a la maximización o disminución de los costos o beneficios de un proceso.

Esta técnica de programación maneja diversas maneras de solución tales como el método gráfico, método analítico y el esquema práctico. El método simplex es una herramienta de la programación lineal que trabaja basándose en las ecuaciones y sus restricciones iniciales.

Objetivos

Objetivos generales

Conocer y aplicar las medidas de la investigación de operaciones de manera satisfactoria con el objetivo de que se produzcan las soluciones que lleven a la empresa a resolver los problemas que se pretender mejorar.

Objetivos especificos

• Encontrar una solución óptima a los problemas planteados
• Plantear resoluciones a cualquier problema que se presente dentro del ámbito operacional de la empresa.
• Tener una visión amplia que favorezca la optimización de cualquier proceso dentro de las organizaciones
• Respetar las medidas establecidas dentro de la IO para así asegurar un resultado óptimo y de alta confiabilidad a los problemas desarrollados.

Ejercicios resueltos de programación lineal mediante Lindo.

Ejercicio 1.

LP OPTIMUM FOUND AT STEP      3

        OBJECTIVE FUNCTION VALUE

        1)      833333.3

  VARIABLE        VALUE          REDUCED COST

        X1            23.333334          0.000000

        X2            20.000000          0.000000

       ROW   SLACK OR SURPLUS     DUAL PRICES

        2)              33.333332          0.000000

        3)                   0.000000       3333.333252

        4)                   0.000000       6666.666504

 NO. ITERATIONS=       3

 RANGES IN WHICH THE BASIS IS UNCHANGED:

OBJ COEFFICIENT RANGES

 VARIABLE         CURRENT        ALLOWABLE        ALLOWABLE

                   COEF          INCREASE         DECREASE

       X1    10000.000000      2857.142822      9999.999023

       X2    30000.000000         INFINITY      6666.666504

RIGHTHAND SIDE RANGES

      ROW         CURRENT        ALLOWABLE        ALLOWABLE

                    RHS          INCREASE         DECREASE

        2      250.000000         INFINITY        33.333332

        3      210.000000        20.000000        70.000000

        4       20.000000        10.000001         5.000000

Ejercicio 2

              Max 30000x1+25000x2

subject to

6x1+5x2<=300

5x1+7x2<=350

10x1+ 4x2<=400

End

LP OPTIMUM FOUND AT STEP      1

        OBJECTIVE FUNCTION VALUE

        1)      1500000.

  VARIABLE        VALUE          REDUCED COST

        X1              30.769230          0.000000

        X2              23.076923          0.000000

       ROW   SLACK OR SURPLUS     DUAL PRICES

        2)               0.000000       5000.000000

        3)              34.615383          0.000000

        4)               0.000000          0.000000

 NO. ITERATIONS=       1

 RANGES IN WHICH THE BASIS IS UNCHANGED:

                           OBJ COEFFICIENT RANGES

 VARIABLE         CURRENT        ALLOWABLE        ALLOWABLE

                   COEF          INCREASE         DECREASE

       X1    30000.000000     32499.998047         0.000000

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